張桉赫， 宋春燕， 李越帥

(新疆維吾爾自治區(qū)地震局，新疆 烏魯木齊 830011)

地震前出現(xiàn)熱異常是一種比較普遍的自然現(xiàn)象[1]。在地震孕育與發(fā)展過(guò)程中，地下深部熱物質(zhì)上涌、地層應(yīng)力集聚、斷層摩擦、巖石微破裂以及溫室氣體的釋放與聚集均可能導(dǎo)致地表溫度上升[2-3]。特別是在大地震發(fā)生前，斷裂活動(dòng)加劇，釋放的氣體、熱量通常會(huì)引起發(fā)震區(qū)一定程度的熱紅外異常[4-6]，對(duì)這些異常的特征和變化規(guī)律進(jìn)行深入研究，總結(jié)歸納震例資料，對(duì)于探索地震預(yù)測(cè)方法具有重要意義。早期對(duì)地表溫度的實(shí)地觀測(cè)便發(fā)現(xiàn)地震前存在溫度變化[7-8]，Ouzounov 等[9]指出，在中強(qiáng)地震發(fā)生之前，固體地球和大氣/海洋間存在著某種聯(lián)系，尤其是地表溫度的變化較為明顯；馬俊飛等[10]分析山東省地表溫度變化與地震活動(dòng)的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)相較于少震地區(qū)，地震活動(dòng)性較強(qiáng)的區(qū)域地表溫度變化幅度更大，普遍性更高；薛治國(guó)等[11]和張治廣等[12]利用MODIS數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)2015年皮山6.5級(jí)地震、2016年阿克陶6.7級(jí)地震和且末5.8級(jí)地震前地表溫度和熱紅外輻射存在階段性異常；其他學(xué)者也分析了中國(guó)新疆、廣西、青海、四川和日本等地區(qū)強(qiáng)震發(fā)生前后地表溫度的異常變化，認(rèn)為地表溫度變化確為震前短臨異?，F(xiàn)象[13-18]。但是，以往關(guān)于地表溫度與地震關(guān)系的研究多集中于關(guān)注發(fā)震前后地表溫度的變化或同震響應(yīng)，很少關(guān)注地表溫度在發(fā)震前后的變化強(qiáng)度，缺少對(duì)地表溫度數(shù)據(jù)的進(jìn)一步挖掘。熵的概念最早出現(xiàn)在十九世紀(jì)物理科學(xué)的熱力學(xué)和統(tǒng)計(jì)物理學(xué)中，作為熱力學(xué)系統(tǒng)平衡和演化的衡量[19]，之后Shannon又提出使用信息熵來(lái)表征系統(tǒng)的有序性[20]。熵理論作為處理大量繁雜數(shù)據(jù)的有效方法，可以將環(huán)境要素信息進(jìn)一步挖掘，深入探索其中所蘊(yùn)含的有用信息，將其應(yīng)用于地震短臨預(yù)報(bào)和異常識(shí)別，是一種很好的嘗試。

新疆天山中段的地震具有活動(dòng)強(qiáng)、頻率高的特點(diǎn)[21-22]。但是新疆區(qū)域較廣，各類型的監(jiān)測(cè)臺(tái)站數(shù)量有限[23-25]，做為地震前兆觀測(cè)資料不足的地區(qū)，傳統(tǒng)的實(shí)地架設(shè)各類形變、流體、電磁等觀測(cè)設(shè)備，以及實(shí)地對(duì)環(huán)境要素進(jìn)行監(jiān)測(cè)的觀測(cè)方法具有一定的局限性，而空間信息技術(shù)則有效解決了傳統(tǒng)觀測(cè)的不足，為地震預(yù)測(cè)的前兆觀測(cè)方法提供了新的技術(shù)手段[26]。據(jù)中國(guó)地震臺(tái)網(wǎng)正式測(cè)定，2020年3月23日3時(shí)21分和2021年3月24日5時(shí)14分，新疆阿克蘇地區(qū)拜城縣分別發(fā)生5.0級(jí)和5.4級(jí)地震。在前人研究的基礎(chǔ)上，以2次拜城5級(jí)地震為例，分析震中附近區(qū)域發(fā)震前后地表溫度的變化特征，特別是運(yùn)用熵理論分析地表溫度變化與地震的關(guān)系，以期為地震預(yù)報(bào)提供一種嘗試性的新方法。

1 研究區(qū)概況

拜城縣位于天山地震帶中段，與特克斯縣、昭蘇縣、和靜縣、庫(kù)車市、新和縣、和烏什縣相鄰，平均海拔1 200 m。拜城縣地處塔里木盆地北部邊緣——庫(kù)車前陸坳陷盆地，屬塔里木次一級(jí)構(gòu)造單元，以北為天山褶皺帶，以南為秋里塔格褶皺帶，總體呈近東西向條狀分布。該盆地橫向受前緣隆起帶的影響多呈疊瓦斷陷帶，后期經(jīng)歷多期構(gòu)造疊加導(dǎo)致南北向受強(qiáng)烈的擠壓形成一系列的褶皺和斷裂[27-28]。2020年3月23日5.0 級(jí)地震和2021年3月24日5.4級(jí)地震距離最近的斷層為63°向的庫(kù)木格熱木斷裂，以逆沖為主，距離約12 km。1900年以來(lái)，震中100 km范圍內(nèi)發(fā)生了13次5級(jí)以上地震(其中6級(jí)地震2次)，其中最大地震為1959年6月28日6.7級(jí)地震(圖1)。

圖1 研究區(qū)示意圖Fig.1 Study area

2 數(shù)據(jù)源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)源

中分辨率成像光譜儀(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer)簡(jiǎn)稱MODIS，其影像的覆蓋范圍廣，影像波段數(shù)量多、信息量大，在地球科學(xué)、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。為研究拜城近期兩次5級(jí)地震地表溫度變化特征，本文中使用MODIS地表溫度產(chǎn)品MOD11C3的全球月尺度合成地表溫度(LST)數(shù)據(jù)，其空間分辨率為0.05°，選取時(shí)間段2019年9月～2021年2月。MODIS影像數(shù)據(jù)在美國(guó)國(guó)家航空航天局(NASA)網(wǎng)站下載。

2.2 研究方法

時(shí)間信息熵可以反映生態(tài)環(huán)境要素在時(shí)間維的變化強(qiáng)度信息[29]，

(1)

(2)

yi-m=y1(i≤m).

(3)

yi+m=yn(i≥n-m).

(4)

時(shí)間信息熵H值表明了環(huán)境要素的變化強(qiáng)度，其值越大說(shuō)明時(shí)間序列內(nèi)環(huán)境要素的變化強(qiáng)度越大，反之則說(shuō)明其變化強(qiáng)度越小。但是時(shí)間信息熵只能反映出環(huán)境要素的變化強(qiáng)度，缺少對(duì)環(huán)境要素變化趨勢(shì)的表達(dá)，因此需要時(shí)間序列信息熵來(lái)反映時(shí)間序列的生態(tài)環(huán)境要素的變化趨勢(shì)[29]。

(5)

時(shí)間序列信息熵H′為正表示時(shí)間序列內(nèi)生態(tài)環(huán)境參數(shù)為上升趨勢(shì)，反之則說(shuō)明生態(tài)環(huán)境參數(shù)為下降趨勢(shì)，且其值越大說(shuō)明上升或下降的趨勢(shì)越明顯。

3 結(jié)果與分析

3.1 LST時(shí)間信息熵變化特征

時(shí)間信息熵能夠反映環(huán)境要素的變化強(qiáng)度。為揭示拜城兩次5級(jí)地震發(fā)震前后LST的變化強(qiáng)度，分別計(jì)算兩次地震發(fā)震前后6個(gè)月LST的時(shí)間信息熵。從圖2(a)可以看出，2020年3月23日拜城5.0級(jí)地震發(fā)震前6個(gè)月，在拜城縣至溫宿縣形成了一個(gè)近NEE向的LST時(shí)間信息熵的高值條帶，該條帶LST在發(fā)震前6個(gè)月的變化強(qiáng)度明顯大于周邊區(qū)域，2020年3月23日拜城5.0級(jí)地震發(fā)生在該高值條帶的端部。在本次地震發(fā)震后半年(圖2b)，震中附近LST時(shí)間信息熵顯著降低，高值條帶瓦解，LST變化強(qiáng)度較發(fā)震前6個(gè)月明顯減弱。而在2020年9月～2021年2月，拜城縣和拜城—新和—溫宿交接區(qū)域又分別形成2條近NEE向的LST時(shí)間信息熵高值條帶(圖2c)，雖然其時(shí)間信息熵的值較圖3(a)偏低，但2021年3月23日拜城5.4級(jí)地震就分別位于這2個(gè)高值條帶的附近。因此，LST在時(shí)間序列上的變化強(qiáng)度對(duì)于中強(qiáng)地震的發(fā)生具有一定的指示意義，其優(yōu)勢(shì)發(fā)震區(qū)域可能位于LST時(shí)間信息熵的高值條帶端部或其附近。

為了與無(wú)震年份相同時(shí)間段的時(shí)間信息熵進(jìn)行對(duì)比，選取2018年9月～2019年2月MOD11C3產(chǎn)品進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果如圖3所示。與圖2(a)和圖2(c)相比，在這一時(shí)期震中附近雖然LST時(shí)間信息熵的值較大，但未出現(xiàn)LST時(shí)間信息熵的高值或低值條帶，LST的變化強(qiáng)度較為一致。說(shuō)明兩次地震發(fā)震前半年震中附近出現(xiàn)的LST時(shí)間信息熵高值區(qū)可能為前兆異常。

圖2 震中附近LST時(shí)間信息熵(a) 2019-09～2020-02 (b) 2020-04～2020-09 (c) 2020-09～2021-02Fig.2 LST time information entropy near the epicenter

圖3 2018年9月～2019年2月震中附近LST時(shí)間信息熵Fig.3 LST time information entropy near the epicente(2018-09～2019-02)

以2020年和2021年拜城兩次5級(jí)地震的震中連線的中點(diǎn)為圓心，分別以50 km、100 km和200 km為半徑，計(jì)算這兩次地震震前和震后3個(gè)時(shí)段內(nèi)不同半徑圓形內(nèi)的LST時(shí)間信息熵的均值。從表1可以看出，2020年3月23日拜城5.0級(jí)地震前半年，隨著距震中半徑的擴(kuò)大，其LST時(shí)間信息熵均值由4.70減小為4.61，時(shí)間信息熵與震中距成反比，即距離震中越近，其LST變化強(qiáng)度越強(qiáng)烈。而在震后半年，隨著震中距的擴(kuò)大，其LST時(shí)間信息熵均值由1.65上升到1.78，在這一時(shí)期LST時(shí)間信息熵與震中距成正比，即發(fā)震后距離震中越近，其LST變化強(qiáng)度越平緩。同時(shí)，在發(fā)震后半年，其不同半徑大小內(nèi)的LST時(shí)間信息熵均值僅為發(fā)震前半年的36%，發(fā)震后震中附近LST變化強(qiáng)度明顯減弱。但在2021年3月23日拜城5.4級(jí)地震前半年，不同半徑大小內(nèi)的LST時(shí)間信息熵變化不明顯，沒(méi)有表現(xiàn)出LST變化強(qiáng)度隨震中距變大而減緩的特征。

表1 震中不同半徑內(nèi)LST時(shí)間信息熵

3.2 LST時(shí)間序列信息熵變化特征

LST時(shí)間信息熵只能表示時(shí)間序列內(nèi)不同區(qū)域LST的變化強(qiáng)度，需要通過(guò)計(jì)算時(shí)間序列信息熵來(lái)表征LST的變化趨勢(shì)。圖4為拜城兩次5級(jí)地震發(fā)震前后震中附近LST的時(shí)間序列信息熵。2020年3月23日拜城5.0級(jí)地震發(fā)震前6個(gè)月，季節(jié)由秋季向冬季轉(zhuǎn)換，LST均為下降趨勢(shì)。圖4(a)顯示，雖然在震中的南北兩側(cè)LST時(shí)間序列信息熵值為負(fù)，但其下降趨勢(shì)并不明顯。而在這一區(qū)域之間，形成了一條貫穿拜城縣至溫宿縣的LST時(shí)間序列信息熵低值條帶，其值明顯小于周邊地區(qū)，條帶內(nèi)LST呈現(xiàn)顯著的下降趨勢(shì)，并且拜城縣境內(nèi)LST下降趨勢(shì)更為明顯，本次地震就發(fā)生于該低值條帶的端部。陳順云等[30]對(duì)汶川地震前遙感參數(shù)異常進(jìn)行回溯性研究時(shí)也發(fā)現(xiàn)了一條位于震中附近的LST低溫帶。圖4(b)顯示，在拜城5.0級(jí)地震發(fā)震后半年，震中附近LST時(shí)間序列信息熵低值條帶消失，大部分地區(qū)LST均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，僅在震中北側(cè)形成一條狹長(zhǎng)的LST時(shí)間序列信息熵高值條帶，該條帶西側(cè)的LST下降趨勢(shì)與周邊區(qū)域相比不明顯。圖4(c)為2021年拜城5.4級(jí)地震發(fā)震前半年LST時(shí)間序列信息熵，這一時(shí)期與2019年9月～2020年2月類似，震中附近地區(qū)LST的下降趨勢(shì)不顯著，但在距震中大約20 km的東北部形成LST時(shí)間序列信息熵低值區(qū)，LST的下降趨勢(shì)更為明顯。因此，通過(guò)拜城兩次5級(jí)地震發(fā)震前后的LST時(shí)間序列信息熵可以看出，在地震發(fā)生前一段時(shí)間，震中附近LST呈現(xiàn)不顯著的下降趨勢(shì)，而在最接近震中位置的區(qū)域，會(huì)形成LST時(shí)間序列信息熵的低值條帶或低值區(qū)，LST的下降趨勢(shì)更為明顯。而在發(fā)震后一段時(shí)間內(nèi)，震中附近之前形成的LST時(shí)間序列信息熵低值區(qū)域則會(huì)消失，大范圍內(nèi)LST變化趨勢(shì)更為一致。造成這一現(xiàn)象的原因可能為發(fā)震前的斷層活動(dòng)引起巖石微破裂，產(chǎn)生的熱量向外釋放，從而抑制地表溫度的快速下降，而最接近震中附近區(qū)域可能為閉鎖區(qū)，整體活動(dòng)較弱，LST易隨著環(huán)境溫度的變化而改變。當(dāng)?shù)卣鸢l(fā)生后，震中附近的構(gòu)造應(yīng)力得到釋放，區(qū)域LST的變化隨著整體活動(dòng)狀態(tài)的改變而趨向一致。

圖4 震中附近LST時(shí)間序列信息熵(a) 2019-09～2020-02 (b) 2020-04～2020-09 (c) 2020-09～2021-02Fig.4 LST time series information entropy near the epicenter

與分析LST時(shí)間信息熵類似，同樣計(jì)算無(wú)震年份相同時(shí)間段的時(shí)間序列信息熵，結(jié)果如圖5所示。與圖4(a)和圖4(c)相比，在無(wú)震年份，震中附近LST時(shí)間序列信息熵并沒(méi)有顯示出明顯的低值條帶或低值區(qū)，時(shí)間序列信息熵的值較為接近，說(shuō)明兩次地震發(fā)震前半年震中附近出現(xiàn)的LST時(shí)間序列信息熵低值條帶和低值區(qū)可能為前兆異常。為更加突出震中附近區(qū)域LST的變化趨勢(shì)，將不同時(shí)期的LST時(shí)間序列信息熵的直方圖進(jìn)行分割，將區(qū)域LST變化分為“顯著下降”、“下降”、“基本不變”、“上升”、“顯著上升”這5個(gè)等級(jí)。圖6分別為圖4三個(gè)時(shí)期LST時(shí)間序列信息熵分割圖像。從圖6(a)可以看出，拜城5.0級(jí)地震發(fā)生前，震中位于LST下降區(qū)，南北兩側(cè)LST變化不明顯，而震中的東側(cè)為L(zhǎng)ST顯著下降區(qū)，在地震發(fā)生后半年震中附近區(qū)域多屬于LST下降區(qū)(圖6b)，僅在震中北側(cè)LST變化不明顯。拜城5.4級(jí)地震發(fā)震前半年(圖6c)，震中附近LST下降區(qū)域明顯增多，震中位于LST變化不明顯區(qū)域的包圍之中。LST變化等級(jí)分布圖與LST時(shí)間序列信息熵所呈現(xiàn)的結(jié)果基本一致。

圖5 2018年9月～2019年2月震中附近LST時(shí)間序列信息熵Fig.5 LST time series information entropy near the epicenter(2018-09～2019-02)

4 結(jié)論與討論

拜城近兩次5級(jí)地震前半年均出現(xiàn)LST時(shí)間信息熵高值條帶，條帶內(nèi)LST變化強(qiáng)度較大，發(fā)震位置即位于高值條帶端部或其附近，LST時(shí)間信息熵的高值區(qū)對(duì)于中強(qiáng)地震的發(fā)震位置具有一定指示意義。拜城5.0級(jí)地震發(fā)震前半年LST時(shí)間信息熵與震中距成反比，距離震中越近LST變化越強(qiáng)烈，而發(fā)震后半年LST時(shí)間信息熵與震中距成正比，震中附近LST變化最為平緩，且變化強(qiáng)度遠(yuǎn)低于發(fā)震前。拜城5.4級(jí)地震發(fā)生前半年LST時(shí)間信息熵在不同震中距范圍內(nèi)基本不變。2020年拜城5.0級(jí)和2021年拜城5.4級(jí)地震發(fā)生前半年，震中附近多數(shù)區(qū)域LST的下降趨勢(shì)不顯著，而在最接近震中附近的部分區(qū)域LST時(shí)間序列信息熵明顯降低，LST呈現(xiàn)顯著下降趨勢(shì)；在地震發(fā)生后震中附近區(qū)域LST變化趨勢(shì)較為一致。

MODIS或NECP再分析數(shù)據(jù)集中的LST一般為地表及地下10～20 cm的溫度[31]，其會(huì)受海拔、氣候、土地利用/覆被等多種因素的影響，并且由地震引起的地?zé)嵝畔⒆兓３ｋ[藏在地形地貌、氣候變化中[10]。因此，去除地形地貌等靜態(tài)因素和天氣氣候等動(dòng)態(tài)因素對(duì)LST的影響，并且與其他地?zé)豳Y料形成相互解釋的邏輯鏈，有助于更準(zhǔn)確的認(rèn)識(shí)LST變化與地震之間的關(guān)系。

圖6 震中附近LST變化等級(jí)分布圖(a) 2019-09～2020-02 (b) 2020-04～2020-09 (c) 2020-09～2021-02Fig.6 Distribution of LST near the epicenter